基于深度压缩感知的脑电情感识别

• 作者: 冯金鑫 张雪英 张静 陈桂军 黄丽霞 王夙喆
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 压缩感知 深度信念网络 栈式自编码器 脑电信号 情感识别
• 年，卷（期）: 2024,（5）
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.tyut.1007-9432.2023.05.005

摘要

[目的]传统压缩感知中存在观测矩阵对信号适应性和重构算法对字典依赖性的问题,深度压缩感知则利用深度学习的方法解决传统压缩感知中存在的问题.[方法]利用深度信念网络(DBN)能够在不破坏观测矩阵随机性的前提下对信号进行自适应压缩,同时利用栈式自编码器(SAE)可以端到端地训练重构网络来摆脱重构算法对稀疏字典的依赖性,根据信号的稀疏表示中所具有的判别性,提出基于 DBN 和 SAE 的压缩感知识别模型(CS-DBN-SAE).[结果]在DEAP 情感脑电数据库上的四分类实验结果表明,CS-DBN-SAE 模型的识别率达到 83.29%,相比于传统压缩感知识别模型均取得了 4.3%以上的提升.